Studerende bygger model der kan forudse ølsalg
Fire studerende ved DTU vandt i sidste uge DTU-konkurrencen Open Innovation for deres model, der forudser salget af øl i dagligvarehandlen.
De fire studerende blev så frustrerede efter at være gået forgæves i dagligvarehandlen på øljagt, at de spurgte sig selv:
"Kunne supermarkedet og distributøren virkelig ikke have forudset stor efterspørgsel, når vejrudsigten spår godt vejr?"
Det skriver Version2.
Derfra begyndte de fire studerende Jakob Okkels, Valentin Liévin, Emilie Hvashøj og Kristian Nielsen at undersøge, hvor stor indflydelse vejret har på ølsalget.
Følg fødevareindustrien tæt – læs FødevareWatchs nyhedsbrev to gange dagligt – tilmeld dig her!
De brugte store datamængder fra Royal Unibrew som afsæt til at finde forbrugsmønstre.
"Med deep learning er det muligt at bygge nogle meget komplekse matematiske modeller op, der efterligner de komplekse forhold, der er mellem parametrene. ved hjælp af deep learning-algoritmer har vi sat en matematisk model op omkring ølsalget i Danmark på baggrund af vejret og andre parametre," siger Jakob Okkels.
Unibrew-rival vokser med stor fremgang i Finland
